論文の概要: The Theory of the Unique Latent Pattern: A Formal Epistemic Framework for Structural Singularity in Complex Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.18850v1
- Date: Sat, 24 May 2025 19:52:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-27 16:58:42.695178
- Title: The Theory of the Unique Latent Pattern: A Formal Epistemic Framework for Structural Singularity in Complex Systems
- Title（参考訳）: 特異潜在パターンの理論:複雑系における構造特異性のための形式的エピステミック・フレームワーク
- Authors: Mohamed Aly Bouke,
- Abstract要約: 本稿では,動的システムにおける複雑性の起源を再定義する形式的枠組みとして,一様潜在パターンの理論(ULP)を紹介する。
ULPは、本質的なランダム性や創発的な非線形性に予測不可能をもたらすのではなく、全ての分析可能な系は構造的にユニークで決定論的な生成機構によって支配されていると主張する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.44755919161855
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper introduces the Theory of the Unique Latent Pattern (ULP), a formal epistemic framework that redefines the origin of apparent complexity in dynamic systems. Rather than attributing unpredictability to intrinsic randomness or emergent nonlinearity, ULP asserts that every analyzable system is governed by a structurally unique, deterministic generative mechanism, one that remains hidden not due to ontological indeterminacy, but due to epistemic constraints. The theory is formalized using a non-universal generative mapping \( \mathcal{F}_S(P_S, t) \), where each system \( S \) possesses its own latent structure \( P_S \), irreducible and non-replicable across systems. Observed irregularities are modeled as projections of this generative map through observer-limited interfaces, introducing epistemic noise \( \varepsilon_S(t) \) as a measure of incomplete access. By shifting the locus of uncertainty from the system to the observer, ULP reframes chaos as a context-relative failure of representation. We contrast this position with foundational paradigms in chaos theory, complexity science, and statistical learning. While they assume or model shared randomness or collective emergence, ULP maintains that every instance harbors a singular structural identity. Although conceptual, the theory satisfies the criterion of falsifiability in the Popperian sense, it invites empirical challenge by asserting that no two systems governed by distinct latent mechanisms will remain indistinguishable under sufficient resolution. This opens avenues for structurally individuated models in AI, behavioral inference, and epistemic diagnostics.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,動的システムにおける複雑性の起源を再定義する形式的てんかんの枠組みであるULP(The Theory of the Unique Latent Pattern)を紹介する。
ULPは、内在的ランダム性や創発的非線形性に予測不可能をもたらすのではなく、全ての分析可能な系は構造的にユニークで決定論的な生成機構によって支配されている、と主張する。
この理論は非ユニバーサル生成写像 \( \mathcal{F}_S(P_S, t) \) を用いて定式化され、各系 \(S \) は自身の潜在構造 \(P_S \) を持つ。
観測された不規則性は、不完全アクセスの尺度としてエピステミックノイズ \( \varepsilon_S(t) \) を導入し、オブザーバ制限されたインタフェースを通してこの生成写像の射影としてモデル化される。
システムからオブザーバに不確実性の軌跡を移すことで、ULPはカオスを表現のコンテキスト相対的な失敗として再設定する。
我々はこの立場をカオス理論、複雑性科学、統計学習の基本パラダイムと対比する。
彼らはランダム性や集団の出現を仮定またはモデル化するが、ULPは全てのインスタンスが特異な構造的アイデンティティを持っていることを主張する。
概念的ではあるが、この理論はポピュリアの意味でのファルシフィアビリティの基準を満たすが、明確な潜伏機構によって支配される2つのシステムが十分な解決の下では区別できないと主張することによって、実証的な挑戦を招いている。
これは、AI、行動推論、およびてんかんの診断において、構造的に分類されたモデルのための道を開く。
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